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　　主流AI推理架构深度依赖片上SRAM以换取高速，但SRAM正面临严峻的微缩困境。传统SRAM每个存储单元由6个晶体管（6T）组成，存储密度低，存储容量小，存储典型的DeepSeek-R1-671B大语言模型可能需要数千片Groq LPU芯片，且5nm以下节点尺寸几乎停止缩减；而MRAM天然采用1T1M（1个晶体管+1个磁隧道结）结构，单个MTJ可以执行SRAM 6个晶体管的存储功能，同等芯片面积和工艺节点下，存储密度是SRAM的5-6倍。

　　据了解，英伟达GPU的架构最初面向大规模训练与图形渲染场景设计，强调峰值算力与吞吐能力，并通过多级缓存、动态调度和共享存储来适配高度并行但相对粗粒度的工作负载。在大模型推理的Decode阶段，GPU性能瓶颈主要来自对外部存储（HBM）和复杂内存层级的高度依赖。该计算过程呈现出强序列性、小批量和带宽主导等特征，与GPU设计初衷明显错配。在实际执行中，GPU仍需要通过多级缓存和共享存储来访问，数据到达计算单元的时间并不固定，不同计算单元之间也需要反复等待和协调。这使得访存延迟和执行顺序经常波动，矩阵加乘单元很难按照固定节拍持续运行，算力难以稳定发挥。

　　据报道，寒序科技是国内首个有能力跑通从物理、材料、器件到异质集成、芯片设计、算法的交叉团队，核心成员源自北京大学物理学院应用磁学中心——国内磁学研究的顶尖高地，拥有近70年的磁学积淀，核心成员横跨凝聚态物理、电子科学、计算机技术、人工智能等多领域：首席执行官朱欣岳兼具凝聚态物理、人工智能算法与集成电路的交叉背景，曾主导多模态AI算法开发、多颗高性能专用芯片研发，带领团队完成四轮市场化财务融资与产品化；首席科学家罗昭初作为MIT TR35入选者，曾于清华大学、苏黎世联邦理工学院完成自旋电子学、磁性计算的科研工作，深耕微纳磁电子学与磁存储/计算，拥有深厚的学术积累与Nature、Science正刊成果，团队历经多次流片验证，既保有前沿技术探索的锐气，又具备工程化落地的能力。

　　恩智浦与台积电合作推出16nm FinFET车规级eMRAM，应用于其S32系列高端MCU，实现写入速度比传统闪存快10-15倍、耐久性超百万次；瑞萨电子也推出了基于22nm工艺的STT-MRAM技术，瞄准汽车MCU市场；GlobalFoundries、Everspin在12nm和22nm工艺上紧密合作，将MRAM纳入工业级和车规级量产方案；Avalanche与联电携手合作推出22nm STT-MRAM，在工业级和航天级市场拥有深厚积淀。

　　RRAM领域涌现出昕原半导体、铭芯启睿、燕芯微等玩家；MRAM赛道，寒序科技、致真存储、驰拓科技、凌存科技、亘存科技等纷纷崭露头角，为国内MRAM的发展奠定了产业基础。相对于RRAM基于电子电荷迁移，是一种统计物理范畴下的阻变器件；MRAM的存取机理是基于自旋的确定性两态翻转，更加可控、精准，大规模制造下器件一致性、器件寿命极限都更有优势与潜力。两者均被台积电等半导体巨头作为下一代面向AI的存储技术重点押注。